在电子代工厂的设备维修与厂务运维场景中，我们做了一轮工单自动分派的实验性探索。此前派单主要依赖班组长经验，遇到夜间或跨区域支援时，常出现「派得快但修不了」的情况——响应时间达标，一次解决率却偏低。
实验思路是把派单当作带约束的排序问题，而非简单分类：候选工程师由技能标签、设备机型熟悉度、所在区域、当前班次与在途工单量共同决定，再叠加备件可得性与 SLA 剩余时间做重排序。技能画像不依赖人工维护的静态表，而是从近 12 万条历史工单的处理记录中抽取，用「同类设备 + 同类故障码 + 实际闭环结果」反向校准权重。
要点：
- 离线回放三个月历史工单，一次到场解决率从 61% 提升至 72%，平均响应时间下降约 18%；跨区域支援次数减少约三成。
- 下一步接入实时状态（工程师位置、备件库存、工单改派记录），并把「转派」作为负反馈在线校准画像权重，计划在一条产线的夜班场景做小范围灰度。
需要说明的是，该结果目前仍属回放验证，尚未覆盖突发故障与人员临时缺勤等扰动；派单只是流程中的一环，若备件与调度不同步，收益会被明显稀释。
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